########## DIVERSITE ##########

diversite = function(kredit_validation, matrice_scores) 
{


#INCLURE CALCUL DE LA DIVERSITE -> on a une matrice des prediction "pred"
Diversite =  matrix(-1,35,35)
for(i in 1:35)
{
	for(j in 1:35)
	{
		if(i != j)
		{
			confusion = table(pred[,i],pred[,j],kredit_validation$kredit)
			#Nombre individu bien classe par les deux classifieurs
			a = confusion[1,1,1] + confusion[2,2,2]
			#Nombre individu mal classe par les deux classifieurs
			b = confusion[2,2,1] + confusion[1,1,2]
			#nombre individu mal classe par 1, bien par l'autre
			c = confusion[2,1,1] + confusion[1,2,2]
			d = confusion[1,2,1] + confusion[2,1,2]
			Diversite[i,j] = -(a*b-d*c)/(a*b+d*c) # a calculer
		}
		else
		{
			Diversite[i,j] = 0
		}
	}
}

names=c('Classif1', 'Classif2', 'Classif3', 'Classif4', 'Classif5', 'Classif6', 'Classif7', 'Classif8', 'Classif9', 'Classif10', 'Classif11', 'Classif12', 'Classif13', 'Classif14', 'Classif15', 'Classif16', 'Classif17', 'Classif18', 'Classif19', 'Classif20', 'Classif21', 'Classif22', 'Classif23', 'Classif24', 'Classif25', 'Classif26', 'Classif27', 'Classif28', 'Classif29', 'Classif30', 'Classif31', 'Classif32', 'Classif33', 'Classif34', 'Classif35')
row.names(Diversite) = names
colnames(Diversite) = names

#converir au format dist -> matrix triangulaire inferieur !
Diversite = as.dist(Diversite)
#print(Diversite)

#inclure package cluster
cluster = hclust(Diversite, method = "cen")
plot(cluster)

#EXEMPLE DE CLUSTER
#require(graphics)
#n = as.integer(attr(dist(USArrests), "Size"))
#hc <- hclust(dist(USArrests), "ave")
#plot(hc)
#plot(hc, hang = -1)

var <-  sample(c(1:35), 35)
return (var)
}
